基于移动声纹的风力发电机齿轮箱故障诊断系统及方法

本发明涉及风电设备状态监测与故障诊断技术领域，具体涉及基于移动声纹的风力发电机齿轮箱故障诊断系统及方法，包括：声纹采集终端，用于采集齿轮箱的运行声纹信号及相关环境数据；嵌入式边缘计算模块，用于对所述声纹信号进行噪声分离和时频特征提取，并将提取的特征数据上传；云端故障诊断平台，用于接收所述特征数据，并融合齿轮箱的温度、转速参数，通过预训练的深度学习模型进行故障诊断，输出诊断结果；运维终端，用于接收、显示云端诊断平台发出的故障报警与诊断报告，为现场或远程运维人员提供直观的决策支持，以便他们能及时安排并执行针对性的检修维护工作。本发明提高了风电设备状态监测与故障诊断的准确性。